Ce travail s’inscrit dans le projet « Personnalisation des Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain » du cluster I.S.L.E. de la région Rhône-Alpes. Les différentes équipes de ce projet ont un point commun qui consiste en l’utilisation des traces d’activité dans l’évaluation et la personnalisation des situations d’apprentissage médiatisées par des E.I.A.H.. L’analyse des traces d’interaction se fait généralement par des outils d’analyse réalisés par les chercheurs et qui sont spécifiques à leurs besoins. Le problème tient au fait que les résultats publiés par différentes équipes ne peuvent généralement pas être vérifiés ni comparés, ceci étant dû aux difficultés de partage des corpus et des outils. Il est assez rare que des chercheurs réutilisent des outils d’analyse de traces provenant d’autres équipes. L’objectif de notre travail est de proposer aux chercheurs, membres du projet et tous chercheurs utilisant les E.I.A.H., une plateforme leur permettant de partager, d’une part des corpus de traces d’interaction contextualisées et les analyses réalisées sur ces corpus, et des outils d’analyse et de visualisation des traces d’autre part. Cette plateforme permettra aux chercheurs en E.I.A.H. de partager leurs données et travaux d’analyse, et d’utiliser les outils d’analyse partagés par la plateforme pour éventuellement réaliser des analyses complémentaires. Il deviendra alors possible de reproduire des résultats d’analyses publiés. La plateforme assurera pour cela la conversion des données pour permettre l’utilisation d’un outil d’analyse spécifique sur les traces d’un corpus partagé.

Après avoir étudié les travaux existants, peu nombreux, réalisés dans l’objectif de partager des corpus de traces d’apprentissage et de partage d’outils d’analyse, nous avons remarqué la motivation de ces travaux de proposer une nouvelle représentation des traces devant être partagées par les chercheurs souhaitant participer au partage. Cependant, l’hétérogénéité des traces produites par les E.I.A.H., due aux différents domaines d’apprentissage concernés et aux besoins d’analyse différents, fait que la proposition d’une représentation commune ne peut répondre aux différents besoins de chercheurs pluridisciplinaires. Nous proposons une nouvelle approche que nous baptisons approche par « proxy » basée sur une ontologie et qui nous permettra de proposer une solution plus ouverte, moins contraignante et incrémentale. En effet, l’ontologie nous permet de définir trois modèles : (1) un modèle définissant la structure d’un corpus et les métadonnées nécessaires pour contextualiser le corpus dans le but de le rendre compréhensible par un chercheur ne connaissant pas l’expérimentation l’ayant produit, les travaux d’analyse réalisés sur un corpus
doivent aussi être décrits et liés au corpus correspondant, (2) un modèle définissant un ensemble de concept génériques pouvant être retrouvés dans les corpus, ce modèle permet un dialogue sémantique avec un chercheur souhaitant partager et ou utiliser un corpus ou un outil d’analyse, et (3) un modèle dit opérationnel définissant les différents moyens permettant d’opérationnaliser l’interopérabilité entre un corpus et un outil d’analyse partagé. Les trois modèles proposés dans l’approche par « proxy » nous ont permis de proposer une architecture de plateforme de partage de corpus de traces d’activité d’apprentissage contextualisées et d’outils d’analyse permettant aux chercheurs de partager leurs corpus, d’accéder aux corpus déjà partagés, et de faire des analyses sur ces corpus en utilisant les outils offerts par la plateforme.